很多老板都觉得，AI这个东西，是那些互联网大公司玩的，离自己的工厂、自己的店很远。以前做生意，靠的是关系、胆量和经验，也确实赚到钱了。但是现在，这个方法越来越不好用了。
市场变了。你的竞争对手可能已经在用AI了。
举个例子。你开一个家具厂，还在靠老师傅凭手感和眼睛来挑木材，判断哪块料能做什么。你的对手呢？他买了一套图像识别系统。木材运过来，摄像头扫一下，电脑马上就能算出这块木头的密度、湿度，甚至还能规划出最省料的切割方案。
结果就是，同样一块木板，他能切出五个椅子面，你只能切出四个。他的废料比你少20%。一个椅子面就算成本差10块钱，一千个椅子，就差了一万块。一年下来呢？这部分就是你和他之间的利润差距。你辛辛苦苦跑客户、管工人，省下的钱，可能还不如他一套系统省下的废料多。
再比如你开个连锁餐厅。每天进多少菜，是个头疼事。进多了，卖不掉就浪费了；进少了，客人想吃又没有。你还在凭感觉和昨天的销量来估算。但是，你的对手用了一个销售预测软件。这个软件会分析天气、是不是节假日、周边有没有搞活动，还有过去几年的销售数据。它能告诉你，今天周五，晚上可能下雨，那外卖订单会增加，某个套餐会卖得好，你应该多备哪些菜。
这么一来，他的食材损耗率可能只有5%，而你的是15%。一天两天看不出什么，一年下来，这笔钱也不少了。
所以，AI现在已经不是什么可有可无的“选修课”。它直接关系到你的成本和利润，关系到你的企业明年还能不能开下去。它不是什么高科技的点缀，它就是一个实实在在的、能帮你省钱、帮你挣钱的工具。不变，就意味着等着被淘汰。
创新之问：如何跨越“试用”与“赋能”的鸿沟？
好，现在你决定要用AI了。但是，怎么用又是一个大问题。
很多年轻一代的接班人，很有想法，也愿意花钱。他们可能会买一套先进的AI管理系统，然后扔给底下的人说，“都学学，以后就用这个了”。但结果往往是，员工觉得太麻烦，学不会，或者觉得这东西不实用，用几天就放一边了。最后，这套花了大价钱的系统，就成了一个摆设，除了在开会时拿出来说说，没什么实际用处。
问题出在哪里？问题在于，你不能把AI当成一个单纯的工具扔给员工，而是要让它真正融入到具体的工作里去。
具体怎么做？
第一步，别想一口吃成个胖子。先找一个具体的、小一点的问题来解决。
比如，你的客服部门，是不是每天都在回答大量重复的问题？像是“你们几点下班？”“发到XX省要几天？”“怎么开发票？”这些问题占用了客服大量的时间，让他们没精力去处理那些真正棘手的客户投诉。
那么，你就可以先做一个智能客服机器人。把这些有标准答案的问题，全部整理出来，让机器人去回答。这样，你的客服人员就能解放出来，去提供更需要人情味和判断力的服务。这个投入不大，但是效果很明显，员工也能马上感觉到工作变轻松了。
第二步，让员工参与进来，让他们告诉你问题在哪。
老板坐在办公室里，想出来的“痛点”不一定是真痛点。你应该去车间问问老师傅，哪个流程最麻烦，最容易出错。你应该去问问仓库管理员，是不是找货、盘点最浪费时间。你也应该去问问销售员，他们最需要什么数据来帮助他们签单。
让员工提出问题，然后你用AI来解决他们提出的问题。比如仓库管理员说找货慢，那就可以上一个智能仓储系统，扫码就能知道货物在哪一排哪一层。当员工发现AI真的能帮他们解决麻烦，他们自然就愿意用了。
第三步，把AI生成的数据，用在你的决策里。
AI不仅仅是执行工具，它还是个分析工具。以前开会，大家都是凭感觉说，“我觉得最近A产品卖得不错”。现在，你应该让数据来说话。
开周会的时候，把AI系统生成的销售报告打开。报告可能会告诉你：A产品的销量确实在涨，但是在西南地区的退货率也同步上升了30%。这时候你就要马上去分析，是那个地区的产品有质量问题，还是物流环节出了问题？
你看，这样一来，AI就不是一个摆设了，它成了帮你发现问题、做出正确判断的眼睛。把这个习惯坚持下去，整个公司的管理水平都会不一样。从“试用”到“赋能”，关键就在于把AI用在这些具体的、实在的地方。
价值之问：如何辨清AI的价值走势？
如果你是投资人，或者你想判断一家正在用AI的公司有没有前途，肯定会觉得眼花缭乱。每家公司都说自己的AI技术好，前景广阔。怎么才能分清谁是真有料，谁是在吹牛？
别听那些复杂的故事和概念，就看几个最实在的地方。
第一，看它的数据。数据是AI的“粮食”。粮食干不干净、好不好，直接决定了AI能干出什么活儿。
一家做精准营销的AI公司，如果它用来训练模型的数据，都是些过时的、不准确的用户信息，那它给出的营销方案肯定不靠谱。就像你想做出一桌好菜，结果买来的都是烂蔬菜，那厨师手艺再好也没用。所以，你要去看这家公司是怎么收集、清洗和管理数据的。数据来源合规吗？数据量够大吗？数据维度够丰富吗？这是基础。
第二，看它的团队是不是既懂技术，又懂行业。
很多AI公司都是一帮技术大牛创立的。他们算法可能写得很好，但是他们不一定懂你要解决的那个行业的具体问题。比如，一个全是程序员的团队，去做一个给服装厂用的AI质检系统。他们可能不知道，布料在不同光线下颜色会有偏差，也不知道有些瑕疵是允许存在的。结果做出来的系统，要么把没问题的当成次品，要么漏掉了真正的次品，工厂根本没法用。
真正靠谱的团队，一定是技术专家和行业专家坐在一起的。程序员旁边，就坐着干了二十年服装质检的老师傅。这样，做出来的东西才能解决真问题。
第三，看它有没有客户在用，而且是愿意花钱持续用的客户。
一个产品吹得再好，如果只有几个免费试用的“小白鼠”，那说明它的价值还没得到市场的真正认可。你要看的是，它有没有真正的付费客户。
而且，不光要看有没有，还要看客户用了多久，会不会续费。如果一家工厂，愿意花一百万买它的AI系统，而且第二年、第三年还愿意继续花钱升级、买服务，那才说明这个系统真的帮工厂提高了效率，或者降低了成本。客户用真金白银投的票，比任何宣传材料都可信。
第四，看它做的事情，门槛高不高。
有些AI应用，看起来很热闹，但是没什么技术壁垒。比如做一个简单的P图软件，你今天做出来，明天就可能有一堆公司模仿。这种项目就没什么长期价值。
你要找的，是那种能随着时间积累，变得越来越强的项目。比如，一个深入到钢铁厂生产流程里的AI系统。它一开始可能只是个辅助，但它每天都在学习钢厂的生产数据，学习老师傅的操作习惯。时间越长，它积累的数据就越多，对这个钢厂的生产流程就理解得越深，提出的优化建议就越准确。慢慢地，它就成了这个钢厂独有的、别人无法复制的“大脑”。这才是真正的价值所在。
